【直播】中医药前沿技术论坛之解读中医药原理的前沿技术（第八期）

直播信息

论坛主题

数据驱动的药靶筛选与新药发现

论坛时间

2021年12月18日

主办方

中国中医科学院

承办方

中国中医科学院中药研究所、医学实验中心

协办方

中医药防治重大疾病基础研究北京市重点实验室

国家重点研发计划项目“生脉散类名优中成药为范例的中药作用机制解析创新方法研究”

中医药机器人智能实验室

直播二维码

会议简介

当前世界范围内正在兴起新一轮的科技革命，新理念、新方法的不断涌现，突破了固有思维形态和研究模式，正在催生中医药研究范式的转变，避免了以往以发现单一靶点、单一机制、药物单体为导向的中医药学研究，为逐步建立符合中医药学规律的研究模式和方法学体系提供了历史机遇。

习近平总书记指出：“我们要发展中医药，注重用现代科学解读中医药学原理”。中国中医科学院科技创新工程的实施，给我们以良好的契机，朝向解决中医药学研究卡脖子问题的阐释，打牢中医药学基础研究的根基，切实落地中医药学的作用机制和原理。为此，中国中医科学院医学实验中心专门设置了“中医药新技术与新方法”的学科方向。这是推动中医药学研究突破的必经之路，也是提供支撑并创造标志性重大科技成果的有力保障。

从2003的人类基因组计划开始，分子生物学技术的发展就进入了大爆炸的时代。而今，基因编辑、合成生物、成像研究、表观遗传、生物质谱、组学发展、单细胞测序、空间转录等新技术、新方法的更新和迭代，每天刷新着我们的视野，打包应用于我们对中 医药学基础实验的各种研究中，并努力为解读中医药的作用和原理贡献力量。他山之石可以攻玉，中国中医科学院医学实验中心特举办此次中医药前沿技术论坛，共邀相关领域的专家大咖，与院科技创新工程的各位同仁一起探讨前沿技术、方法在中医药研究中的应用场景、应用方式，策源中医药学实验研究的前沿高地，并为中国中医科学院的师生带来一场科学交流的盛宴。

会议日程

08:50-09:00

杨洪军主任：

中国中医科学院医学实验中心 致辞

09:00-09:40

曹志伟：复旦大学 教授

主题发言：基于中药大数据的多组分协同药效计算策略

09:40-10:20

Chris Soon Heng TAN 陈顺兴  南方科大 副教授

主题发言：定量质谱与细胞生物物理学驱动的大规模蛋白-蛋白/化合物相互作用发现

10:20-11:00

裴剑锋：北京大学 研究员

主题发言：人工智能和计算模拟驱动药物设计

11:00-11:10

总结、讨论并公布下一场主题，结束

详细介绍

简介：曹志伟：复旦大学特聘教授。曾任上海生物信息技术研究中心副研究员/主任助理，创建同济生物信息系；2021-至今，复旦大学二级教授。担任科技部生物中心2021-2035国家中长期科技发展规划生物信息子领域执笔人， 2021-2025 科技部 BT-IT融合重点研发专项指南编制专家、实施方案论证专家。兼中华中医药学会中医药信息分会副主委，世中联中药系统科学与工程专委会副会长，中国生物信息学会（筹）理事，Journal of Cellular Biochemistry 执行主编等。研究聚焦于多组分协同用药计算与抗体设计计算方法，应用于中医药机制解析与智能药物设计；承担国家重点研发计划、精准医学、973、863、传染病重大专项和自然科学基金以及上海市项目十余项；发表Nature，Nature Communications, Nucleic acids research, Molecular Biology & Evolution 等SCI文章120多篇。
摘要：中药复方是中医药长期临床实践经验的积累，然而作用机制不清。通过多成分多靶点协同机制的计算解析，不仅能提示协同药效、配伍规律的物质基础，还有望探索组合用药新模式，为智能药物设计提供全新思路。多年来，我们建立了一套中药协同药效计算策略，涵盖复方-成分-代谢-靶点-网络-协同药效预测，并应用于复方拆解、复方比较与协同靶点计算。基于类似原理， 尝试为癌症进行联合用药推荐，前期验证显示了潜在应用前景。

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简介：陈顺兴(Chris Soon Heng TAN）：南方科技大学化学系副教授, 新加坡科技研究局(A*STAR)生物信息学研究所和新加坡国家实验药物开发平台兼职科学家。他参与发展的基于细胞热变换（CETSA）-质谱联用技术的药物靶标解析技术（Nature Method 2015），被认为是开创了药物靶标解析方法的新领域。后应CETSA技术发明人Pär Nordlund教授的邀请，他加入了新加坡科技研究局分子与细胞生物学研究所(IMCB, A*STAR)，并发明了可以直接从完整细胞和组织中实时监测蛋白动态变化的系统技术（Science 2018）。目前已在国际期刊和会议上发表了30多篇文章，包括在Science, Nature Methods, Science Signaling 和 Bioinformatics 第一或通讯作者的文章，H-index为23。课题组致力于开发新的化学蛋白质组学实验技术和计算方法，以阐明生物分子/药物分子相互作用如何被组织和调节，并探讨生物分子如何在人类疾病中受到调节并受到药物分子的干扰。
摘要：The interaction of proteins with chemicals and other proteins underlies all cellular activities, and many bioactive compounds modulate the molecular functions of proteins through direct physical interactions. Mapping these interactions will reveal internal wiring of the cells that can provide insight into how these interactions are dysregulated in diseases and perturbed by chemicals. However, there are currently limited time- and cost-effective techniques for global profiling of intracellular protein-protein and protein-chemical interactions. The recent Cellular Thermal Shift Assay (CETSA) verifies the intracellular binding of experimental drugs to its intended protein targets, and had been integrated with quantitative MS (termed either Thermal Proteome Profiling, TPP or MS-CETSA) into a modification-free drug target deconvolution technique. My laboratory had the privilege of contributing to the extension of this technique for metabolite-binding and membrane proteins, and had recently adapted it to simultaneously assess the intracellular assembly state for thousands of protein complexes, based on an unorthodox concept termed Thermal Proximity Co-aggregation (TPCA). Both MS-based CETSA and TPCA require neither tedious modification of chemicals nor cell engineering that greatly increase their throughput potential. I will describe recent experimental and computational advancements made in my laboratory to these techniques for profiling intracellular protein-protein interaction and protein-chemical interaction networks at scale toward “inter”Omics studies.  

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简介：裴剑锋：北京大学前沿交叉学科研究院特聘研究员、博士生导师，主要研究方向为计算化学、化学信息学和人工智能药物设计；在Nature、JACS、PNAS、NAR、Chemical Science等杂志发表学术论文70余篇；2014年以来开展人工智能药物设计研究，发展了DL-DILI、DL-AOT、DL-CYP、DL-PPI、CavityPlus和DeepLigbuilder等一系列前沿方法；所发展方法在国内外用户数超过12万，包括辉瑞、诺华、默克和强生等商业用户；主持863计划、重大新药创制科技重大专项、基金委重点项目等国家科研项目多项；曾获中国药学会施维雅青年药物化学奖、中国化学会青年计算化学奖和药明康德生命化学研究奖等奖项。
摘要：人工智能（AI）与新药研发的结合，产生了新型AIDD/CADD方法和技术，有助于提高新药研发成功率，人工智能新药研发技术有望成为未来推进创新药物研发的重要方式。发展AI在化学和生物学等学科中的应用、利用AI技术进行高效的化学信息和药物信息处理、发展精准的基于蛋白质结构的三维药物分子生成技术、以及发展通用的小数据学习方法用于处理药物研发中数据不足和缺失的问题，是未来人工智能新药研发的重要方向。

中医药前沿技术论坛专题直播&回放链接：https://www.koushare.com/topicIndex/i/zyy-forum

扩展阅读

 

7. 诺奖得主Wilczek科普专栏

8. 天文王善钦专栏

编辑：苏苗苗

海报：苏苗苗

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